Retrieval Augmented Generation RAG es mucho más que búsqueda vectorial y con txtai 9.3+ cualquier método de recuperación llamable puede integrarse para mejorar las respuestas de modelos de lenguaje. RAG combina la capacidad de generar lenguaje natural con la recuperación de información relevante y puede apoyarse en búsqueda vectorial, búsquedas web, consultas SQL u otros servicios personalizados para ofrecer resultados más precisos y actualizados.

Un enfoque potente es la recuperación por late interaction con modelos como ColBERT y la variante Muvera Nano que ofrece codificaciones eficientes. En este flujo se fragmenta un documento en secciones, se indexan con un modelo multi vectorial y luego se aplica un reranker compatible con late interaction para seleccionar el contexto más relevante antes de generar la respuesta. Esto permite, por ejemplo, crear resúmenes de artículos científicos manteniendo alta calidad y eficiencia de almacenamiento.

Otra alternativa es usar búsqueda web como fuente de recuperación. Al encapsular una herramienta de búsqueda en una función recuperadora, RAG puede traer resultados actuales de la web y combinarlos con el modelo generador para contestar preguntas abiertas o definir conceptos complejos con información vigente. Este método es ideal para consultas sobre eventos recientes o definiciones que evolucionan con el tiempo.

También es común integrar consultas SQL para recuperar fragmentos de bases de datos internas. Un patrón útil es emplear un LLM para transformar una consulta de usuario en una palabra clave o cláusula LIKE que luego se ejecuta contra una tabla de secciones. De este modo RAG puede responder preguntas que requieren acceso a archivos, resúmenes de bases de datos o colecciones internas, manteniendo la capacidad de explicación y síntesis del modelo generador.

En resumen, RAG con txtai 9.3+ admite múltiples métodos de recuperación: búsqueda vectorial para similitud semántica, late interaction con ColBERT para ranking preciso, búsqueda web para actualidad y consultas SQL para datos estructurados. Esta flexibilidad permite construir soluciones adaptadas a necesidades concretas como sistemas de ayuda interna, asistentes documentales o buscadores especializados.

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